Probabilistic Inference for Determining Options in Reinforcement Learning

Daniel, C.; van Hoof, H.; Peters, J; Neumann, G.

doi:10.1007/s10994-016-5580-x

Probabilistic Inference for Determining Options in Reinforcement Learning

Daniel, C., van Hoof, H., Peters, J., & Neumann, G. (2016). Probabilistic Inference for Determining Options in Reinforcement Learning. Machine Learning, Special Issue, 104(2), 337-357. doi:10.1007/s10994-016-5580-x.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-19A7-8 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-74FE-C

資料種別: 学術論文

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Daniel, C.¹, 著者
van Hoof, H.¹, 著者
Peters, J^{2, 3}, 著者
Neumann, G.¹, 著者

所属:
1External Organizations, ou_persistent22
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647
3Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497646

内容説明

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キーワード: Abt. Schaal; Abt. Schölkopf

要旨: -

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言語: eng - English

日付: オンライン出版: 2016-09

出版の状態: オンラインで出版済み

ページ: -

出版情報: -

目次: -

査読: -

識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: DanHooPetNeu16
DOI: 10.1007/s10994-016-5580-x

学位: -

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出版物 1

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出版物名: Machine Learning, Special Issue

種別: 学術雑誌

著者・編者:

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出版社, 出版地: Springer Link

ページ: - 巻号: 104 (2) 通巻号: - 開始・終了ページ: 337 - 357 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISSN: 0885-6125
ISSN: 1573-0565

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